اعتبارهای تأیید شده OpenAI، Anthropic، Gemini، AWS، Azure و GCP را با قیمت های تخفیف دار خریداری کنید.
ساخت RAG آسان است. پرداخت برای RAG در مرحله تولید دشوار است.
تولید افزوده بازیابی (RAG) روش استاندارد برای دسترسی LLM ها به دانش خصوصی است. RAG در سطح آموزش ارزان به نظر می رسد. RAG در مرحله تولید در مقیاس بزرگ به طور معمول 5000 تا 50000 دلار یا بیشتر در ماه هزینه دارد.
در اینجا تجزیه و تحلیل واقعی هزینه خطوط لوله RAG در مرحله تولید در سال 2026، پول کجا میرود، و چگونه میتوانید قبض خود را 60% از طریق AI Credits کاهش دهید.
اعتبارهای تأیید شده OpenAI، Anthropic، Gemini، AWS، Azure و GCP را با قیمت های تخفیف دار خریداری کنید.
4 مؤلفه هزینه RAG
1. تولید Embedding
تبدیل اسناد و پرس و جوها به بردارها.
نمونه قیمت گذاری:
- OpenAI text-embedding-3-small: 0.02 دلار در هر 1 میلیون توکن
- OpenAI text-embedding-3-large: 0.13 دلار در هر 1 میلیون توکن
- Voyage AI: 0.05 تا 0.15 دلار در هر 1 میلیون توکن
- Cohere: 0.10 دلار در هر 1 میلیون توکن
برای 100 میلیون توکن سند: 2 تا 15 دلار
2. پایگاه داده برداری
ذخیره و جستجوی بردارها در مقیاس.
نمونه قیمت گذاری:
- Pinecone Serverless: 0.33 تا 0.66 دلار در هر 1 میلیون بردار ذخیره شده
- Weaviate Cloud: 25 تا 295 دلار در ماه
- Qdrant Cloud: 25 تا 300 دلار در ماه
- pgvector (Supabase): در قیمت گذاری Postgres گنجانده شده است
برای 10 میلیون قطعه سند: 30 تا 300 دلار در ماه
3. فراخوانی تولید LLM
بخش گران قیمت. هر پرس و جو زمینه بازیابی شده + سوال را به یک LLM ارسال می کند.
نمونه قیمت گذاری:
- GPT-5: 1.25 دلار / 10 دلار در هر 1 میلیون توکن
- Claude Sonnet 4.6: 3 دلار / 15 دلار در هر 1 میلیون توکن
- Gemini 2.5 Flash: 0.30 دلار / 2.50 دلار در هر 1 میلیون توکن
برای 1 میلیون پرس و جو با 5000 توکن هر کدام: 1500 تا 15000 دلار
4. رتبه بندی مجدد (اختیاری)
بهبود کیفیت بازیابی با یک رتبه بندی کننده مجدد.
نمونه قیمت گذاری:
- Cohere Rerank: 1 دلار در هر 1000 پرس و جو
- Voyage Rerank: 0.05 دلار در هر 1000 پرس و جو
اعتبارهای تأیید شده OpenAI، Anthropic، Gemini، AWS، Azure و GCP را با قیمت های تخفیف دار خریداری کنید.
نمونه های واقعی هزینه بر اساس مورد استفاده
پایگاه دانش داخلی (100 هزار سند، 1000 پرس و جو در روز)
| مؤلفه | هزینه ماهانه |
|---|---|
| Embeddings (یک بار) | 2 دلار |
| Vector DB | 50 دلار |
| فراخوانی LLM (Claude Sonnet) | 450 دلار |
| رتبه بندی مجدد | 30 دلار |
| مجموع | 532 دلار در ماه |
با AI Credits با 50% تخفیف LLM: 307 دلار در ماه صرفه جویی سالانه: 2700 دلار
ربات پشتیبانی مشتری (1 میلیون سند، 10000 پرس و جو در روز)
| مؤلفه | هزینه ماهانه |
|---|---|
| Embeddings | 20 دلار |
| Vector DB | 200 دلار |
| فراخوانی LLM (Claude Sonnet) | 4500 دلار |
| رتبه بندی مجدد | 300 دلار |
| مجموع | 5020 دلار در ماه |
با AI Credits با 50% تخفیف LLM: 2770 دلار در ماه صرفه جویی سالانه: 27000 دلار
جستجوی سازمانی (10 میلیون سند، 100000 پرس و جو در روز)
| مؤلفه | هزینه ماهانه |
|---|---|
| Embeddings | 200 دلار |
| Vector DB | 1500 دلار |
| فراخوانی LLM (Claude Sonnet) | 45000 دلار |
| رتبه بندی مجدد | 3000 دلار |
| مجموع | 49700 دلار در ماه |
با AI Credits با 50% تخفیف LLM: 27200 دلار در ماه صرفه جویی سالانه: 270000 دلار
پول واقعاً کجا میرود
در RAG در مرحله تولید، فراخوانی تولید LLM معمولاً 80-90% کل هزینه است. Embeddings، پایگاه داده برداری و رتبه بندی مجدد در مقایسه با مصرف LLM هزینه های جزئی هستند.
این به این معنی است: بزرگترین اهرم برای کاهش هزینه های RAG، کاهش هزینه های فراخوانی LLM است. و آسان ترین راه برای انجام این کار خرید اعتبارات با تخفیف از طریق AI Credits است.
چگونه هزینه RAG را 60% کاهش دهیم
1. خرید اعتبارات LLM با تخفیف
از آنجایی که فراخوانی LLM 80-90% هزینه را تشکیل می دهد، AI Credits با 50-60% تخفیف بر روی اعتبارات LLM، 40-54% صرفه جویی کلی را ارائه می دهد.
2. استفاده از مدل های ارزان تر برای وظایف بازیابی
برای قالب بندی قطعات بازیابی شده از Claude Opus استفاده نکنید. برای مراحل ساده از Haiku یا GPT-4.1 Nano استفاده کنید و Sonnet/Opus را برای تولید پاسخ واقعی نگه دارید.
3. پیاده سازی کشینگ تهاجمی
پرس و جوهای رایج و پاسخ های آنها را کش کنید. نرخ ضربه کش خوب (30-50%) فراخوانی LLM را به طور چشمگیری کاهش می دهد.
4. محدود کردن اندازه زمینه
20 قطعه را زمانی که 5 قطعه کافی است، بازیابی و ارسال نکنید. بازیابی فشرده تر به معنای توکن های ورودی کمتر است.
5. استفاده از Embeddings ارزان تر برای موارد رایج
text-embedding-3-small (0.02 دلار در هر میلیون توکن) اغلب به خوبی text-embedding-3-large (0.13 دلار در هر میلیون توکن) برای بسیاری از موارد استفاده کار می کند. 6.5 برابر صرفه جویی در هزینه های Embedding.
سوالات متداول
هزینه یک خط لوله RAG در مرحله تولید چقدر است؟
پایگاه های دانش داخلی ماهانه 500 تا 1000 دلار هزینه دارند. ربات های پشتیبانی مشتری ماهانه 5 تا 15 هزار دلار هزینه دارند. جستجوی سازمانی می تواند از 50 هزار دلار در ماه فراتر رود. فراخوانی LLM هزینه ها را غالب می کند.
بزرگترین هزینه در یک خط لوله RAG چیست؟
فراخوانی تولید LLM - معمولاً 80-90% کل هزینه. پایگاه داده برداری و Embeddings در مقایسه ناچیز هستند. هزینه های LLM را با AI Credits کاهش دهید.
آیا باید از Claude یا GPT برای RAG استفاده کنم؟
Claude Sonnet 4.6 به طور کلی پاسخ های RAG بهتری نسبت به GPT-5 تولید می کند. اما GPT-5 ارزان تر است. هر دو را آزمایش کنید و متناسب با آن مسیریابی کنید. هر دو را با تخفیف از طریق AI Credits خریداری کنید.
آیا می توانم با استفاده از Embeddings ارزان تر در هزینه RAG صرفه جویی کنم؟
بله. text-embedding-3-small با قیمت 0.02 دلار در هر میلیون توکن برای بیشتر موارد به خوبی text-embedding-3-large با قیمت 0.13 دلار در هر میلیون توکن کار می کند. 6.5 برابر صرفه جویی در هزینه های Embedding.
ارزان ترین پایگاه داده برداری چیست؟
pgvector در Supabase یا Postgres برای اکثر موارد استفاده ارزان ترین است. Pinecone Serverless در مقیاس کوچکتر رقابتی است.
چگونه خط لوله RAG خود را برای هزینه بهینه کنم؟
هزینه های فراخوانی LLM را کاهش دهید (بزرگترین اهرم)، کشینگ را پیاده سازی کنید، از Embeddings کوچکتر استفاده کنید، بازیابی فشرده تر، و اعتبارات با تخفیف را از طریق AI Credits خریداری کنید.
RAG در مرحله تولید نباید گران باشد
RAG را با هزینه واقعی آن بسازید - سپس آن را با اعتبارات با تخفیف نصف کنید.
در aicredits.co قیمت بگیرید ->
RAG در مرحله تولید با 60% هزینه کمتر. در aicredits.co صرفه جویی کنید.